Понравилось отсутствие "разжевывания" материала, короткие и информативные видео-лекции, довольно интересные задания. Курс дал начальное понимание основных принципов и направлений в ML.
Спасибо за курс. Хороший материал. Отличные задания.\n\nЕсть желание пройти курс "Практическое машинное обучение" с большим количеством примеров и практик от авторов этого курса.
교육 기관: Sergey M
•Очень полезно
교육 기관: Антон Г
•Хороший курс.
교육 기관: Kolya M
•Very usefull
교육 기관: Александр
•Все классно
교육 기관: Летунов Ю
•Good course
교육 기관: Dmitry U
•Нормально )
교육 기관: Denis Z
•Very good!
교육 기관: Sergei C
•The best!
교육 기관: Nikita D
•Excellent
교육 기관: Aleksei Z
•Real good
교육 기관: Вьюн С А
•Отлично!
교육 기관: Kirill L
•awesome
교육 기관: Vasilii P
•Отлично
교육 기관: Валерий Л
•10/10
교육 기관: Igor I
•great
교육 기관: tigraboris
•Super
교육 기관: Misha P
•best
교육 기관: Сафиуллин А
•Норм
교육 기관: Zaur B
•Отл
교육 기관: Жуков А В
•)
교육 기관: Palladin
•+
교육 기관: Evgeniy Z
•В общем и целом курс мне понравился.
В нём много математики, что не удивительно, т.к курс основан на материале, который ориентирован на студентов физико-математических вузов. По сравнению с курсами типа "Программирование для домохозяек", которых полно здесь на курсере - это несомненный плюс. С другой стороны иногда приходилось тратить значительное время на то, чтобы вспомнить некоторые вещи из математики, в частности той же линейной алгебры (которой здесь, кстати, очень много). Немного в этом помогли дополнительные материалы, предоставляемые авторами курса - за что им большое спасибо.
Практические задания были не очень сложными, т.к. инструкции для выполнения очень подробные. Основная проблема с их выполнением была в том, что часто неправильно работала система оценки практических заданий, но это было в основном по началу курса.
Не скажу что для их выполнения требуются существенные познания в программировании - достаточно базового понимания Python и умения искать в интернете документацию по нужным библиотекам. Довольно большая часть возникающих вопросов разрешалась прямым запросом в гугле первой же ссылкой на Stackoverflow.
Некоторые задания были достаточно интересными с точки зрения получаемого результата - например кластеризация цветов на изображении.
Понравился также финальный проект. Само задание оставляет простор для творчества + при желании можно участвовать в конкурсе на kaggle, где можно проверить свои знания на практике.
4 из 5 ставлю за излишне формализованный теоретический материал. Всё же не все потенциальные слушатели курса с легкостью разберутся что такое L2-регуляризация или SVD-разложение.
교육 기관: Вячеслав А Д
•Офигенный курс, познавательно, захватывающе - несколько закрученных сюжетных линий, интересная развязка. Сложно сразу определить жанр - много математики, но есть история, биология и немало мистики.Здесь можно много узнать о пассажирах Титаника (например, что самое популярное женское имя на корабле - Анна) и размерах цветка ириса. Курс захватывает с первых серий и держит в напряжении до конца. Некоторые серии настолько хороши, что я пересматривал их по несколько раз.
Отличный подбор актеров - в главной роли доктор физико-математических наук К.В. Воронцов. Игра актеров завораживает - они так легко оперируют всякими мистическими символами и непонятными словами - это надо видеть! Воронцов иногда так входит в роль, что даже игнорирует подсказки суфлера (логическая/логистическая регрессия). Я так проникся, что даже решил немного отпустить волосы, чтоб быть похожим, очки-то у меня уже есть)).
Задания курса очень увлекательные, вызывают бурю эмоций и иногда восторг, когда циферки сходятся! Я делал их на свежую голову по утрам, глубокой ночью и даже в пятницу вечером (иногда это просто необходимо - “без пол литра, никак”), но я так и не понял, когда их лучше делать - к каждой задачке нужен свой подход!
В общем, не могу не порекомендовать этот курс!
교육 기관: Городенко Р Д
•Больше понравились практические задания, где несмотря на очень подробную инструкцию (что очень хорошо) всё-равно приходилось много гуглить. К минусам бы отнёс подачу лекционного материала: с первого видео в речи лектора использовалось большое количество слов-профессионализмов, которые приходилось также гуглить каждые 10 секунд видео. Также очень много сухой теории и ненужных математических обоснований, которые не имеют никакого смысла для человека, который решил заняться машинным обучением. Всегда хотелось перелистнуть все видео и сесть за практику. В любом случае курс называется "ВВЕДЕНИЕ в машинное обучение", а не "погружение в него для аспирантов-математиков с исследованием алгоритмов на уровне машинного кода". Ну и хотелось бы отметить, что очень понравилось финальное задание, смог почувствовать настоящим разработчиком над реальным проектом. В плане оформления методических пособий всё на высшем уровне. Объективно очень качественный курс!
교육 기관: oleg t
•Несмотря на довольно тяжелое введение, курс очень понравился.
С одной стороны, если бы я не проходил курс от Ng, врядли бы смог зафиналить. Очень математическое введение, другие обозначения целевой переменной и алгоритмов.
С другой стороны к третьему-четвертому уроку втягиваешься и начинаешь проводить правильные ассоциации. Формальный подход дает возможность по новому взглянуть на уже известные алгоритмы.
Отдельно спасибо за качественно продуманные практические задания. Если в первых уроках кажется, что они не очень между собой связаны, то в финальном задании практически каждый блок на своем месте. Если у Ng задания были практически дословным воплощением мат. формулы в матлабовский код, то здесь реальные данные показывают свое истинное лицо. Надо включать мозг и смотреть документацию к numpy, pandas и тп.
Финальное задание отдельно порадовало. Дает реальное "ощущение" работы с моделями.
Спасибо!